Однослойная нейронная сеть не может решить логическое "не" из-за ее ограниченной структуры. Однослойная нейронная сеть состоит из одного слоя нейронов, каждый из которых имеет определенные веса и смещения. Когда на вход нейронной сети поступают данные, они умножаются на веса, затем суммируются и проходят через функцию активации, чтобы определить выходное значение нейрона.
В случае с логическим "не" нам нужно инвертировать входное значение. В однослойной нейронной сети нельзя просто умножить вес на входное значение, чтобы получить инвертированное значение, так как это приведет к неверным результатам. Нейронная сеть не обладает возможностью легко инвертировать входное значение, так как она не имеет способа представления операции "не".
Для решения логического "не" необходима более сложная структура нейронной сети, такая как многослойная нейронная сеть или рекуррентная нейронная сеть, которые могут обучаться более сложным логическим операциям. Такие сети способны выучить, как инвертировать входное значение и правильно обрабатывать логическое "не".